CN110932824A - 一种基于二向图带比特翻转的极化码置信传播算法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于二向图带比特翻转的极化码置信传播算法，在原有的基于二向图的极化码译码算法上利用二向图校验矩阵能够检查出错校验节点的特性，提出了基于校验节点鉴别和综合鉴别的两种方法检测容易出错的变量节点，并通过比特翻转的方法进行额外的解码尝试纠正原先错误的译码。该方法能够适用于不同的极化码构造，具有普适性。在相同条件下，L‑BPF算法比L‑BP算法有着明显的性能提升，仿真结果表明与L‑BP算法相比，L‑BPF算法能够获得较为明显的性能增益。

Description

一种基于二向图带比特翻转的极化码置信传播算法
技术领域
本发明属于信道编译码技术领域，具体指代一种基于二向图带比特翻转的极化码置信传播算法。
背景技术
极化码是一类线性分组码，通过信道极化将N 个B-DMC 信道通过信道组合和信道分离转换为一组长度为N的信道。经过信道极化后，大部分信道的对称d容量趋于0 或1，最后根据信道容量的大小取最大的K个作为信息位，剩余的N-K个作为冻结位。极化码在理论上被证明在连续消除（SC）译码算法下能够达到香农极限，但是SC译码算法的缺陷在于其较差的译码性能和高延迟，因此具有并行译码特性的置信传播算法（BP）更有研究前景。此外，与传统的SC译码算法相比，BP算法能够提供迭代中的软信息，在实际中更适用于迭代译码和检测。尽管BP算法在误码率性能和吞吐率上都优于SC译码算法，但它仍表现差于连续消除译码算法（SCL），于是有几项研究将BP算法中的因子图修改成了二向图的形式使得低密度奇偶校验（LDPC）码中BP算法的优化算法应用到极化码上成为可能。
由于整体架构的调整，基于二向图的BP译码（L-BP）算法仍然表现差于原始的BP译码算法。因此，本发明引入了比特翻转的优化方法，通过不同方法的筛选构建翻转集（Flipset），通过翻转翻转集中不可靠的变量节点进行额外译码尝试来纠正原先失败的译码。
发明内容
针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于二向图带比特翻转的极化码置信传播算法，以解决当前传统L-BP译码算法译码性能较差的问题；本发明通过二向图架构中校验节点给出的信息新的筛选策略对可能出错的变量节点进行翻转进而达到纠错的目的，提高了译码准确率。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
本发明的一种基于二向图带比特翻转的极化码置信传播算法，包括步骤如下：
1）进行L-BP译码且每次通过校验矩阵进行校验，判断是否早停，再根据CRC（循环冗余）校验判断此次L-BP译码是否失败，若失败则存储此次失败译码的对数似然值（LLR）信息以及错误的校验节点；
2）从译码出错时二向图中与错误校验节点相连的变量节点中估测可能出错的变量节点；
3）使用校验矩阵判别出错的变量节点具有一定的不准确性，利用变量节点的对数似然值对可能出错的变量节点进一步筛选来提高准确度，确定翻转集（Flip set）；
4）通过翻转翻转集中可能出错的变量节点重新进行译码。
进一步地，所述步骤1）具体包括：每次迭代通过奇偶校验判断是否早停，当判定为早停或者达到最大迭代次数时，进行CRC校验判断译码是否失败，并存储每次失败译码的LLR和出错的校验节点信息。
进一步地，所述步骤2）中与每个错误校验节点相连的变量节点至少存在一个一定出错的节点，将这些变量节点进行归并得到翻转集。
进一步地，所述步骤3）中利用变量节点的对数似然值对可能出错的变量节点进一步筛选具体为：设定一个固定的翻转集T，若步骤2）中的翻转集大小大于T，则从中选出T个LLR绝对值最小的变量节点作为翻转集；反之，则从所有不属于步骤2）中翻转集的变量节点中挑选若干个LLR绝对值最小的变量节点逐一加入，直到翻转集大小为T。
进一步地，所述步骤4）具体包括：逐一翻转翻转集中可能出错的变量节点的LLR值，对出错的LLR值进行反向赋值，并利用赋值后的LLR信息进行新的译码尝试。
进一步地，所述步骤4）具体还包括：对出错的LLR值进行反向赋值的值为
Figure 681978DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 556524DEST_PATH_IMAGE001
的 绝对值大于等于1000。
本发明的有益效果：
本发明通过对确定翻转集并逐一翻转其中不可靠的变量节点进行额外的译码尝试来纠正原先错误的译码。与传统的BP以及L-BPF相比，有着一定的性能提升，在此基础上通过LLR绝对值大小再对翻转集进行筛选和增加提出了综合鉴别（HI）的筛选方法，不仅降低了CNI（基于校验节点的鉴别方法）的复杂度并进一步提高了译码性能。
附图说明
图1a为一组(8,5)的极化码的因子图。
图1b为经过修剪过后的稀疏二向图。
图2为级联24位CRC（256，128）极化码两种不同情况下的比例图。
图3为在不同BP算法下级联24位CRC（256，128）和（1024,512）极化码的误帧率性能图。
图4为在不同BP算法下级联24位CRC（256，128）极化码的平均迭代次数示意图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。
一、初始L-BP译码
(N,K) 的极化码表示其的码长为N，有K位信息位；图1a表示一组(8,5)的极化码的因 子图，其中黑色节点代表冻结位。因子图中包括了
Figure 903192DEST_PATH_IMAGE002
个变量节点，记为和
Figure 315719DEST_PATH_IMAGE003
个 校验节点，其中，i和k分别代表了行数和层数。图1b表示经过修剪操作后简化得到的二向 图，整个L-BP译码算法将基于该图的结构进行。
左传递信息和右传递信息向量在k-th 层被记做
Figure 159697DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 341279DEST_PATH_IMAGE005
。初始输入的L信息从频道 接收，由以下公式计算得到：
Figure 593269DEST_PATH_IMAGE006
L-BP译码算法的消息传递过程和原始的LDPC BP算法是一致的。将由校验节点c传给变 量节点v的LLR信息记为
Figure 306141DEST_PATH_IMAGE007
，而由变量节点v传递给校验节点c的LLR信息记为
Figure 872252DEST_PATH_IMAGE008
。与校 验节点c相邻的变量节点集合和与变量节点v连接的校验节点集合分别记为
Figure 236237DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure 596811DEST_PATH_IMAGE010
；计算公 式如下：
Figure 796980DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 166781DEST_PATH_IMAGE012
代表了变量节点初始接收到的LLR值，由以下公式计算得到：
Figure 119694DEST_PATH_IMAGE013
如果所有的校验节点满足了其相关的校验和约束或者达到了最大迭代次数
Figure 729798DEST_PATH_IMAGE014
，L-BP 算法的译码则会终止。如果译码失败，相应的LLR信息会被存储下来供后面的重新译码使 用。
二、选取不可靠的变量节点（L-BPF CNI译码）
如果初始译码失败，则由奇偶校验矩阵能够得到出错的校验节点。CRC校验被用作判断 译码是否成功的判据，如果校验成功则说明初始译码成功，否则选取所有与出错的校验节 点相连T个不可靠的变量节点（T可以取到从1到变量节点总个数的任意值）作为翻转集。这T 个变量节点组成的集合组成记为
Figure 338634DEST_PATH_IMAGE015
。对集合
Figure 574443DEST_PATH_IMAGE015
里的变量节点依次执行翻转操作，公 式如下：
Figure 585124DEST_PATH_IMAGE016
当其中一次新的译码通过了CRC校验或者所有T个变量节点全部被翻转后译码尝试均失败，额外的译码尝试便会终止。
三、利用变量节点的LLR值进行进一步筛选（L-BPF HI译码算法）
L-BP译码过程经常会出现译码不正确但是奇偶校验通过的情况。因此当译码出错但奇偶校验通过时，如果仅根据出错的校验节点信息选取翻转集将不可取。图2显示了两种情况的出现比例：（1）没有通过奇偶校验（记为F 1），（2）通过奇偶校验但没有通过CRC校验（记为F 2）。其中F 2情况出现的比例随着信噪比的增加而逐渐增加，为了解决出现F 2情况的问题，采用HI的方法，通过考虑LLR的绝对值大小对翻转集进行增删。
因为根据奇偶校验确定的翻转集（
Figure 287501DEST_PATH_IMAGE015
）大小是变化的，所以在HI方法中，设置一 个固定值T max 来固定翻转集的大小。当
Figure 383633DEST_PATH_IMAGE017
里的变量节点个数大于T max 时，从中选出T max 个LLR 绝对值最小的节点作为新的翻转集
Figure 233253DEST_PATH_IMAGE018
，反之，如果
Figure 98441DEST_PATH_IMAGE019
里的变量节点个数小于T max 时会从
Figure 50347DEST_PATH_IMAGE020
中选取一定数量的LLR绝对值最小且不属于
Figure 633775DEST_PATH_IMAGE015
的节点和
Figure 945808DEST_PATH_IMAGE015
的节点合并作为
Figure 931081DEST_PATH_IMAGE021
。
四、进行新的译码尝试
对于步骤三中得到的翻转集
Figure 53889DEST_PATH_IMAGE021
中的变量节点，利用步骤一中保存下来的LLR值信 息，逐一翻转
Figure 124614DEST_PATH_IMAGE021
中可能出错的变量节点的LLR值，对出错的LLR值进行反向赋值，并利用赋 值后的LLR信息进行重复步骤一中的译码过程。当某次翻转后译码尝试通过了CRC校验则译 码成功，否则重置初始的LLR值，继续翻转下一个可能出错变量节点，若
Figure 912441DEST_PATH_IMAGE021
中的所有节点 均被翻转仍未通过CRC校验，则本次译码失败。
示例中给出本发明的仿真结果，图3显示了L-BPF译码算法在使用不同VN鉴别方法时误帧率（FER）随信噪比（E b /N 0 ）的性能差距。同时原始的BP和L-BP译码算法以及翻转一位的下限性能曲线也在图三中用作对比曲线。翻转一位的下限性能曲线是通过翻转根据传入信息已知的错误变量节点而得来。由图3可以看到L-BPF HI译码算法在（256,128）和（1024.512）两种不同码长下都能够获得较大的性能增益。
通过译码过程中的平均迭代次数（I avg ）的大小来衡量一个算法的复杂度。图4显示了在（256,128）极化码下，使用不同方法所对应的复杂度。从图中可以观察到，当处于低信噪比时，L-BPF算法的I avg 都很大，并且CNI方法比HI方法需要更多的迭代次数。随着信噪比的增加，L-BPF算法的I avg 逐渐收敛并和L-BP算法的I avg 相同。如图4所示，在相同条件下，仿真结果表明与L-BP算法相比，L-BPF HI算法能够获得较大的性能增益。
本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于二向图带比特翻转的极化码置信传播算法，其特征在于，包括步骤如下：
1）进行L-BP译码且每次通过校验矩阵进行校验，判断是否早停，再根据CRC校验判断此次L-BP译码是否失败，若失败则存储此次失败译码的对数似然值信息以及错误的校验节点；
每次迭代通过奇偶校验判断是否早停，当判定为早停或达到最大迭代次数时，进行CRC校验判断译码是否失败，并存储每次失败译码的LLR和出错的校验节点信息；
2）从译码出错时二向图中与错误校验节点相连的变量节点中估测可能出错的变量节点；
3）利用变量节点的对数似然值对可能出错的变量节点进一步筛选，确定翻转集；
4）通过翻转翻转集中可能出错的变量节点重新进行译码。
2.根据权利要求1所述的基于二向图带比特翻转的极化码置信传播算法，其特征在于，所述步骤2）中与每个错误校验节点相连的变量节点至少存在一个一定出错的节点，将这些变量节点进行归并得到翻转集。
3.根据权利要求2所述的基于二向图带比特翻转的极化码置信传播算法，其特征在于，所述步骤3）中利用变量节点的对数似然值对可能出错的变量节点进一步筛选具体为：设定一个固定的翻转集T，若步骤2）中的翻转集大小大于T，则从中选出T个LLR绝对值最小的变量节点作为翻转集；反之，则从所有不属于步骤2）中翻转集的变量节点中挑选若干个LLR绝对值最小的变量节点逐一加入，直到翻转集大小为T。
4.根据权利要求1所述的基于二向图带比特翻转的极化码置信传播算法，其特征在于，所述步骤4）具体包括：逐一翻转翻转集中可能出错的变量节点的LLR值，对出错的LLR值进行反向赋值，并利用赋值后的LLR信息进行新的译码尝试。
5.根据权利要求4所述的基于二向图带比特翻转的极化码置信传播算法，其特征在于， 所述步骤4）具体还包括：对出错的LLR值进行反向赋值的值为
Figure 538827DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 19487DEST_PATH_IMAGE001
的绝对值大于等于 1000。
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